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　　生成式AI有望继续在今年成为科技产业发展的核心主线之一，对全球企业IT支出总量和结构、半导体和硬件行业需求，以及互联网公司运营效率产生相应影响。

　　关于数字资本与AI资本的共融，直至AI资本逐渐主导地位的转变，过去软件开发的重任落在人类肩上，如今则由人工智能接手，其优势在于能有效节省55%的资源投入。

　　在地域投资分布上，人工智能领域的差异性显著，美国独占鳌头，欧盟紧随其后，排名第三的是英国，然后是中国及其他国家。

　　这一现象揭示出博冠体育，在农耕时代，各国均为参与者；进入工业时代，部分国家成为引领者，余者则努力跟进，只是发展速度有所差异。

　　然而在数字时代，半数国家已无法立足。展望人工智能时代，只有少数国家具备足够的能力和资格参与竞争与发展。

　　根据外媒报道，11月及12月，OpenAI收入实现20%的增长，使其年化收入最终达到16亿美元。

　　在最近的融资消息中，OpenAI的估值达到了1000亿美元，估值与年收入之比为62倍。

　　此外，OpenAI内部高管预测，到今年，公司收入将超过50亿美元，保持强劲增长势头。

　　另有报道披露，Anthropic在最近一次融资中，月收入达到1700万美元，其估值与年化收入之比高达75倍，甚至超过了OpenAI。

　　OpenAI与微软的成功案例表明，基于大模型的对话式人工智能有望成为一项庞大的业务。

　　近期，关于法律科技初创公司Harvey及企业搜索公司Glean等有潜力成为盈利企业的事例，坊间流传着[双城记]的说法。

　　然而，在筹集资金方面，虽然这些公司表现不俗，但风险较高的初创企业却面临困境。

　　在今年，第二类公司，如模型提供商Stability Al和文案创作初创公司Jasper，或将面临更多挑战，因为融资愈发困难，可能导致公司被出售产业投资。

　　Transformer的核心功能在于预测句子中下一个单词的最可能出现概率。

　　然而，此类模型备受指责仅为[随机鹦鹉]，而非真正实现推理问题。此外，它们的训练和运行成本亦相当高昂。

　　近年来，除Transformer外，其他一些替代模型逐渐受到关注，如全新开源的Mamba模型，其架构在计算效率方面优于Transformer。

　　因此，无论是Mamba还是其他模型，人工智能领域均期待着另一种模型的诞生。

　　根据前瞻产业研究院等机构的预测，到2025年，我国生成式人工智能应用市场规模将达2070亿元，并保持两位数的增长速度。

　　以Open AI为例，当前大型模型平台公司的商业化模式已初具规模，GPTs应用商店的繁荣前景可期待。

　　具体而言，OpenAI位于产业链中游，负责模型开发与定制，包括利用数据要素进行模型训练和垂直细分领域的二次开发，以满足下游内容生产与分发平台的个性化需求。

　　GPT商店及GPT技术将确立明确的商业模式，对整个人工智能产业产生深远影响。

　　GPT Store的生态系统使得每个人都可以成为开发者，创造属于自己的AI。

　　目前，通过自然语言对话创建自定义GPT的方式显著降低了编程难度，有望催生出类似于APP时代的创业热潮。

　　然而，在实际操作中，我们发现如果没有独特价值的独家数据，就难以推出能吸引用户使用甚至付费的产品。

　　在此背景下，部分优质内容公司可能会选择自行入场，利用自身独家数据进行商业变现；

　　总之，GPT技术的崛起加剧了对优质数据的渴望，拥有专业数据的公司和平台有望迎来投资良机。

　　开发者和他们的人工智能服务或代理可以在市场上尝试收入分成（如应用商店）或使用费（如Spotify）模式。

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　　另一种新兴模式为基于性能的定价，即根据人工智能工具所交付的成果或效果收费。

　　在人工智能影响可量化衡量的领域，如营销分析、金融预测或创意产业，此类模式尤为具有吸引力。

　　这些捆绑服务将人工智能工具与传统软件服务相结合，提供一站式解决方案，满足更广泛的业务需求。

　　服务器市场预计在今年持续扩大，特别是AI服务器领域，鉴于AI模型计算需求的持续上升。

　　液冷技术将于今年广泛应用于服务器行业，旨在解决高功耗和散热难题，从而提升服务器的稳定性和运行效率。

　　根据赛迪顾问的数据，今年液冷市场的规模有望达到千亿元级别。到2025年，市场规模将进一步扩大至1300亿元。

　　这场70亿参数大模型的角逐，无疑将人工智能推向了今年手机行业发展的前沿。

　　回顾去年下半年，小米、OPPO、vivo等手机厂商已着手组建团队，在新系统中融入大模型能力。

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　　然而，尽管手机厂商在大模型领域取得了显著成果，但人工智能终端的盈利模式仍有待探索。

　　现阶段，手机厂商主要通过销售具备独特端侧人工智能功能的高端机型，优化产品结构、提升平均销售价格，并激发消费者换机需求。

　　然而，从长期角度看，如何发掘一种适应本土市场的人工智能盈利模式，仍是手机厂商需要面对的重要课题。

　　以AlphaGo为例，其在围棋对局中需同时考虑对手在不同位置落子后的应对策略，进而找出最有可能赢得棋局的下法。这要求计算机提高并行计算效率。

　　量子计算机擅长并行计算，因为它能同时存储和计算[0]和[1]两种状态，无需像传统电子计算机那样消耗额外资源，如串联多个计算单元或同时在时间上并列执行计算任务。

　　其次，运行ChatGPT所需的硬件条件也与当前体积庞大的量子计算机相契合，二者均需安装在高度集成的计算中心，并由专业化的技术团队进行管理支撑。

　　展望未来，今年和2025年，基础设施领域将继续受到需求驱动，相应的子行业及其优秀公司收入和盈利能力将持续释放。

　　以消费电子为例，今年至2026年将呈现新一轮创新窗口，结合当前该领域主流公司较低估值，未来两、三年实为值得关注与投资的产业。

　　若这些公司还能培育出人形机器人相关业务，则有望拓展第二增长曲线，实现安全边际与成长空间的兼具。

　　此外，智能驾驶领域在今年、2025年将实现从个位数向10%渗透率的增长，我国企业在该产业具有显著优势。

　　首要关注的是大模型训练及推理所需的国产算力领域，涵盖国产人工智能芯片、交换机、光模块产业投资、服务器等细分市场。

　　最后，着眼于拥有人工智能技术应用场景的操作系统、办公协作、个人电脑、智能手机、可穿戴设备、游戏影视、教育培训等下游应用类企业。

　　从产业周期角度看，人工智能技术革命方兴未艾，国内半导体技术突破将推动国产智能终端复兴。

　　预计到今年，AI行业将在更智能的模型、多模态和推理成本下降等方面取得主要技术突破；

　　同时，底层算力需求结构、产品形态和市场格局等方面也可能随之调整，短期内增加不确定性。

　　作为AI产业商业化闭环的最后一环，应用场景如AI个人电脑/手机、AI+软件、自动驾驶与机器人、互联网等领域有望在今年实现主要落地。

　　部分资料参考：新智元《AI元年英伟达暴涨239%+今年AI大事件预测》，AI商业评论：《畅游今年人工智能趋势、预测和可能性》，中信证券研究院：《全球AI人工智能今年投资展望》，搜狐财经：《今年人工智能行业迈向价值成长阶段》，芯果：《今年，或是AI营收年？》，巨丰金融研究院：《丁奇：今年AI行业投资指南》，秦朔朋友圈：《今年AI商业落地的十个方向》，瞭望：《前瞻今人工智能四大趋势》